package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.common.GmallConfig;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.HbaseUtil;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.KafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;

import java.util.Properties;

/**
 * @author Felix
 * @date 2023/7/28
 * 维度处理
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp
 * 开发流程
 *      环境准备
 *      检查点相关的设置
 *          开启检查点
 *          设置检查点超时时间
 *          设置job取消之后，检查点是否保留
 *          设置两个检查点之间最小的时间间隔
 *          设置重启策略
 *          设置状态后端
 *      从kafka主题中读取topic_db数据
 *          封装KafkaUtil---getKafkaSource---保证消费的一致性
 *      对读取的数据进行类型转换以及简单的ETL jsonStr->jsonObj
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~主流业务数据读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      使用FlinkCDC读取配置表数据---配置流
 *      将读取到的配置流信息进行类型转换    jsonStr->TableProcess
 *      根据读取到的配置信息  提前将hbase中的维度表创建出来   或者从hbase中删除表
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~配置数据读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      对配置流进行广播---broadcast(广播状态描述器)---广播流
 *      将主流和广播流进行连接---connect
 *      对连接之后的流进行处理---process
 *          class TableProcessFunction extends BroadProcessFunction{
 *              open:将配置信息预加载到configMap中，解决主流数据先到，配置信息还没有加载到广播状态的问题
 *              processElement:处理主流业务数据
 *                  获取当前处理业务数据库表的表名
 *                  根据表名到广播状态以及configMap中获取对应的配置信息
 *                  如果配置信息不为空，说明是维度
 *                      将不需要传递的属性过滤掉---filterColumn
 *                      补充type属性
 *                      补充table_process配置属性
 *                      将data内容传递到下游
 *              processBroadcastElement:处理广播流配置数据
 *                  op="d":从广播状态以及configMap中删除对应的配置信息
 *                  op!="d":将对应的配置信息添加或者更新到广播状态中
 *          }
 *      将维度流中的数据写到hbase表中或者从表中删除数据
 *          class DimSinkFunction extends RickSinkFunction{
 *              open:获取hbase连接
 *              close:关闭hbase连接
 *              invoke:将当前流中处理的维度数据写到hbase或者从hbase删除
 *                  type="delete"
 *                      HbaseUtil.delRow
 *                  type!="delete"
 *                      HbaseUtil.putRow
 *          }
 * 执行步骤 （以更新业务数据库品牌表为例进行讲解）
 *      当启动DimApp应用的时候，会将配置表中的配置信息加载到广播状态以及configMap
 *      当修改了业务数据库品牌维度表中的一条数据后
 *      binlog会将变化记录下来
 *      maxwell会将自己伪装成从机读取到binlog中的变化数据，并将其封装json格式字符串，发送到kafka的topic_db主题
 *      DimApp应用程序会从topic_db中读取数据并对其进行处理
 *          首先会读取当前处理的数据的表名
 *          根据表名到广播状态以及configMap中读取对应的配置信息
 *          如果读到了，说明是维度数据，将其传递到下游
 *      将维度流中的数据写到hbase中
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        //TODO 2.检查点相关设置
        /*//2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消后 检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");*/

        //TODO 3.从kafka主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        KafkaSource<String> kafkaSource = KafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS
            = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");
        //TODO 4.对流中的数据类型进行转换并进行简单的ETL  jsonStr->jsonObj
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.process(
            new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(String jsonStr, Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    try {
                        JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                        String type = jsonObj.getString("type");
                        if (!"bootstrap-start".equals(type) && !"bootstrap-complete".equals(type)) {
                            out.collect(jsonObj);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        );
        // jsonObjDS.print(">>>");

        //TODO 5.使用FlinkCDC读取配置表中的配置信息
        //5.1 创建mySqlSource
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("useSSL", "false");
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop102")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0222_config") // set captured database
            .tableList("gmall0222_config.table_process_dim") // set captured table
            .username("root")
            .password("123456")
            .jdbcProperties(props)
            .serverTimeZone("Asia/Shanghai")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .build();

        //5.2 读取数据 封装为流---配置流
        DataStreamSource<String> mysqlStrDS
            = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "mysql_source");

        //{"before":null,"after":{"source_table":"activity_info","sink_table":"dim_activity_info","sink_family":"info","sink_columns":"id,activity_name,activity_type,activity_desc,start_time,end_time,create_time","sink_row_key":"id"},"source":{"version":"1.6.4.Final","connector":"mysql","name":"mysql_binlog_source","ts_ms":0,"snapshot":"false","db":"gmall0222_config","sequence":null,"table":"table_process_dim","server_id":0,"gtid":null,"file":"","pos":0,"row":0,"thread":null,"query":null},"op":"r","ts_ms":1690526560170,"transaction":null}
        // mysqlStrDS.print(">>>");
        //5.3 将读取到的一行配置信息封装为一个实体类对象 jsonStr->实体类
        SingleOutputStreamOperator<TableProcess> tableProcessDS = mysqlStrDS.map(
            new MapFunction<String, TableProcess>() {
                @Override
                public TableProcess map(String jsonStr) throws Exception {
                    //为了处理方便    将json字符串转换为json对象
                    JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                    //获取对配置表进行的操作类型
                    String op = jsonObj.getString("op");
                    TableProcess tableProcess = null;
                    if ("d".equals(op)) {
                        tableProcess = jsonObj.getObject("before", TableProcess.class);
                    } else {
                        tableProcess = jsonObj.getObject("after", TableProcess.class);
                    }
                    tableProcess.setOp(op);
                    return tableProcess;
                }
            }
        );
        // tableProcessDS.print(">>>>");

        //TODO 6.根据读取到的配置信息 提前将hbase中的维度表创建出来或者删除掉不需要的维度表
        tableProcessDS = tableProcessDS.process(
            new ProcessFunction<TableProcess, TableProcess>() {
                private Connection conn ;
                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    conn = HbaseUtil.getHbaseConnection();
                }

                @Override
                public void close() throws Exception {
                    HbaseUtil.closeHbaseConnection(conn);
                }

                @Override
                public void processElement(TableProcess tableProcess, Context ctx, Collector<TableProcess> out) throws Exception {
                    //获取到对配置表的操作类型
                    String op = tableProcess.getOp();
                    //获取操作的hbase表名
                    String sinkTable = tableProcess.getSinkTable();
                    String[] families = tableProcess.getSinkFamily().split(",");
                    if("c".equals(op) || "r".equals(op)){
                        //建表
                        HbaseUtil.createTable(conn, GmallConfig.HBASE_NAMESPACE,sinkTable,families);
                    }else if("d".equals(op)){
                        //删表
                        HbaseUtil.dropTable(conn,GmallConfig.HBASE_NAMESPACE,sinkTable);
                    }else{
                        //如果对配置表做了修改操作  先删表 再建表
                        HbaseUtil.dropTable(conn,GmallConfig.HBASE_NAMESPACE,sinkTable);
                        HbaseUtil.createTable(conn, GmallConfig.HBASE_NAMESPACE,sinkTable,families);
                    }
                    out.collect(tableProcess);
                }
            }
        );

        //TODO 7.广播配置信息---广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);
        BroadcastStream<TableProcess> broadcastDS = tableProcessDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 8.将主流和广播流进行关联 ---connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, TableProcess> connectDS = jsonObjDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 9.对关联之后的数据进行处理   将维度数据过滤出来
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(new TableProcessFunction(mapStateDescriptor));

        //TODO 10.将维度数据写到hbase单独的维度表中
        dimDS.print(">>>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());
        env.execute();
    }
}